小编点评

**Autolabor-ROS机器人入门课程《ROS理论与实践》1的参考链接** **1. 变量定义** * x: 255 的值，代表白色 * p: 255 - x 的值，代表障碍物的比例 * occupied_thresh: 0.3，障碍物的识别阈值 * free_thresh: 0.7，无障碍物的识别阈值 **2. 障碍物检测** * 首先，计算比例 p = (255 - x) / 255。 * 如果 p > occupied_thresh，则视为障碍物。 * 如果 p < free_thresh，则视为无物。 **3. 归纳总结** * 综合以上内容，需要根据 x 的值计算障碍物或无物的判定结果。 * 如果 x <= 0.3，则视为障碍物。 * 如果 x > 0.7，则视为无物。

正文

博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/

参考链接

Autolabor-ROS机器人入门课程《ROS理论与实践》

1、地图中的每一个像素取值在 [0,255] 之间，白色为 255，黑色为 0，该值设为 x；

2、map_server 会将像素值作为判断是否是障碍物的依据，首先计算比例: p = (255 - x) / 255.0，白色为0，黑色为1(negate为true，则p = x / 255.0)；

3、根据步骤2计算的比例判断是否是障碍物，如果 p > occupied_thresh 那么视为障碍物，如果 p < free_thresh 那么视为无物。